具体描述
《工厂电气控制技术》根据高职高专教育的特点，从实用的角度出发，并参照行业职业技能鉴定及中级技术工人等级考核标准进行编写，突出培养学生的实际应用能力。 《工厂电气控制技术》在编写过程中打破传统教材的编写模式，以实际的工作任务为驱动，将传统教材中的知识点分解在每个真实项目中。全书内容共分为五个项目，即车床电气的安装与维修；钻床电气的安装与维修；铣床电气的安装与维修；其他典型机床电气的安装与维修；可编程序控制器。五个项目的教学内容覆盖了从基本知识到专业技能培养的全过程。《工厂电气控制技术》所编写的内容以必需、够用为度，强调基本技能的训练，以增强学生的实践动手能力，从而培养具有工程师素质的实用型人才。
《工厂电气控制技术》主要面向高职高专电气自动化及相关专业的学生，也适合非学历教育及作为相关行业岗位培训教材或自学指导书。
好的，这是一本与《工厂电气控制技术》内容不相干的图书简介，聚焦于一个完全不同的领域——《深度学习：从理论到实践的全面指南》。 --- 图书简介：《深度学习：从理论到实践的全面指南》 引言：驾驭智能革命的钥匙 在信息技术飞速发展的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小说的素材，而是驱动现代科技进步的核心引擎。而深度学习（Deep Learning）正是这场革命中最具颠覆性的技术之一。它以模仿人脑神经网络结构的方式，使计算机具备了从海量、复杂数据中自主学习特征、做出高精度决策的能力。 《深度学习：从理论到实践的全面指南》旨在为渴望深入理解并掌握这一前沿技术的读者提供一份详尽、系统且极具操作性的路线图。本书的定位不仅仅是一本理论教科书，更是一本实战手册，旨在弥合学术理论与工业应用之间的鸿沟，让读者能够真正将深度学习的强大能力转化为解决实际问题的利器。 全书结构严谨，内容覆盖了从基础数学原理到前沿模型架构的每一个关键环节，确保读者在构建复杂模型时拥有坚实的理论支撑和灵活的实践技巧。 --- 第一部分：基石——数学与基础模型重塑 本部分致力于为读者打下坚实的数学与计算基础，这是理解任何复杂深度学习模型的先决条件。 1. 深入解析：线性代数与概率论的再认识 我们不会停留在传统的数学定义上，而是聚焦于深度学习中实际应用的关键概念。详细阐述向量空间、矩阵分解（如SVD）在数据降维和特征表示中的核心作用。概率论部分将重点讲解贝叶斯定理在模型不确定性量化中的地位，以及随机过程在序列数据处理中的必要性。 2. 神经网络的几何直觉：从感知机到多层网络 本章将以几何可视化的方式，剖析激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh等）如何引入非线性，使网络能够拟合高度复杂的决策边界。我们将详述前向传播的矩阵运算过程，并以直观的方式解释梯度（Gradient）作为模型优化的方向指示器的物理意义。 3. 优化引擎：梯度下降及其变体精讲 优化算法是训练深度学习模型的“心脏”。本书不仅会介绍标准的随机梯度下降（SGD），还将深入解析动量（Momentum）、AdaGrad、RMSProp和业界标杆Adam算法的内部机制。重点讨论学习率调度策略（Learning Rate Scheduling）如何动态影响收敛速度和最终精度，提供在实际训练中平衡速度与稳定性的方法。 --- 第二部分：核心架构——经典网络的演化与精通 本部分是本书的核心，系统地介绍了当前主导人工智能领域的两大支柱性网络结构——卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的精妙设计。 4. 视觉的革命：卷积神经网络（CNN）的深度剖析 本章详细拆解了CNN的构建模块：卷积层（Convolutional Layer）如何通过参数共享实现特征的局部提取，池化层（Pooling Layer）如何有效控制模型的规模和保持特征的平移不变性。我们将全面解析AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构）以及残差网络（ResNet）的创新点，特别是残差连接如何解决深层网络中的梯度消失问题，实现数百层的有效训练。内容涵盖了目标检测领域中R-CNN家族和YOLO架构的基本思想。 5. 序列的智慧：循环神经网络（RNN）与长短期依赖 针对文本、语音和时间序列数据，RNN是不可或缺的工具。我们不仅会讲解标准RNN的结构，更重要的是，深入探讨长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部工作原理——特别是“遗忘门”、“输入门”和“输出门”是如何协同工作，实现对长期依赖信息的选择性记忆和遗忘。本部分还将简要介绍Transformer架构对RNN范式的颠覆性影响。 --- 第三部分：进阶与前沿——模型、技术与部署 掌握了基础架构后，本部分将引导读者进入更复杂、更贴近前沿研究的应用领域。 6. 自监督学习与表示：自编码器与生成模型 本章探讨如何训练模型学习数据的内在有效表示（Representation Learning）。详细介绍经典自编码器（AE）、去噪自编码器（DAE）和变分自编码器（VAE）。更重要的是，本书将聚焦于生成对抗网络（GANs）的复杂机制，包括生成器和判别器之间的博弈过程，以及如何解决训练过程中的模式崩溃（Mode Collapse）问题，实现高质量图像、音频的生成。 7. 模型调优与鲁棒性：防止过拟合的艺术 深度学习模型的高参数量意味着极易发生过拟合。本章系统性地介绍了多种正则化技术，包括Dropout、权重衰减（L2/L1）以及早停法（Early Stopping）。此外，还将讨论迁移学习（Transfer Learning）如何通过预训练模型快速适应新任务，以及对抗性攻击（Adversarial Attacks）对模型安全性的挑战，并介绍防御策略。 8. 框架实战与部署流水线 理论必须落实于代码。本部分将结合业界主流框架（如PyTorch和TensorFlow 2.x），提供大量结构清晰、可执行的Python代码示例。内容将覆盖数据集预处理、模型定义、分布式训练策略，直至模型优化（如模型量化）和最终在边缘设备或云端服务器上的部署流程（使用ONNX或TensorRT）。 --- 目标读者 本书适合具备一定编程基础（熟悉Python）和基础微积分、线性代数知识的工程师、数据科学家、在校研究生，以及希望从零开始系统、深入掌握深度学习核心技术，并将其应用于实际工程问题的技术人员。阅读本书后，读者将不仅能“使用”深度学习库，更能“理解”并“设计”出高性能的智能系统。
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